反向传播算法

Machine Learning---Backpropagation

一、Backpropagation算法基本介绍1.算法思想反向传播算法是监督式学习最流行的方法。它其中的算法思想就如它的名字一样。它顺序计算了输出值，然后反序将error（计算值
灰太狼1号·2022-12-30 03:37

backpropagation

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95反向传播算法的思路如下
aocandr8991·2022-12-30 03:07

backpropagation算法代码实现

前言研究生生涯正式开始了，看了吴恩达的AI课程，然后通过廖雪峰学习了一些python的知识，然后看了一些关于BP博文，然后手推了一遍反向传播算法，还要完成一些导师布置过来的任务，收获还是不错的，然后推荐给
TouchDreamer·2022-12-30 03:37

基于标准反向传播算法的改进BP神经网络算法（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现文献来源，然后复现之：1概述SBP算法已成为用于训练多层感知器的标准算法，如图1所示。它是一种广义最小均方（LMS）算法，它最小化等于实际输出和所需输出之间误差平方和的标准。这个标准是：详细文章下载链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9145372运行结果W1W1=-0.1900-0.7425-2.95
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-29 18:07

【深度学习】梯度消失和梯度爆炸问题的最完整解析

作者丨奥雷利安·杰龙来源丨机械工业出版社《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》编辑丨极市平台1梯度消失与梯度爆炸正如我们在第10章中讨论的那样，反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层
风度78·2022-12-28 19:06

机器学习入门六：神经网络相关

神经网络为什么研究神经网络什么是如何表示神经网络神经网络在数学上的定义（假设函数）神经网络假设函数如何帮助学习复杂的非线性假设函数参数向量化从逻辑回归理解隐藏层的使用神经网络架构神经网络计算过程同或分解同或组合为神经网络拟合参数二分类和多分类问题神经网络的代价函数反向传播算法代价函数的偏导项推导理解反向传播随机初始化总结神经网络为什么研究神经网络如下图右边的逻辑函数中
愿你被这个世界温暖相待·2022-12-28 12:42

最成功的神经网络学习算法：反向传播

Back-propagationNeuralNetwork（BP神经网络）StructureofBP-NN（BP神经网络的结构）LearningAlgorithmofBP-NN（BP-NN的学习算法）AlgorithmofBack-propagation反向传播算法
步步咏凉天·2022-12-28 12:41

CNN的Python实现——第六章：梯度反向传播算法

文章目录第6章梯度反向传播算法6.1基本函数的梯度6.2链式法则6.3深度网络的误差反向传播算法6.4矩阵化6.5softmax损失函数梯度计算6.6全连接层梯度反向传播6.7激活层梯度反向传播6.8卷积层梯度反向传播
晴晴_Amanda·2022-12-28 12:11

反向传播算法的工作原理(1)

反向传播算法是神经网络中的重要算法，通过它能够快速计算梯度，进而通过梯度下降实现权重和偏置参数的更新反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的，但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德·
qiwsir·2022-12-28 12:40

神经网络和反向传播算法的详细解释，深度学习基础

ModelRepresentationMathematics）激活函数（ActivationFunctions）偏置节点（BiasNode）损失函数（CostFunction）前向传播计算（ForwardPropagationCalculation）反向传播算法
CA727·2022-12-28 12:38

神经网络反向传播的作用,双向传播的神经网络

如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。
普通网友·2022-12-28 12:38

神经网络与深度学习系列 -反向传播算法

矩阵的在神经网络中的应用本系列的上一节介绍了梯度下降算法，本节将介绍反向传播算法。利用矩阵在神经网络中，可以大大简化公式的复杂性，同时矩阵运算在反向传播中使用起来极为方便。
Mr2021·2022-12-28 12:07

第二章 反向传播算法如何工作的？

反向传播算法最初在1970年代被发现，但是这个算法的重要性直到DavidRumelhart、GeoffreyHinton和RonaldWilli
GarfieldEr007·2022-12-28 12:37

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然计算成本高昂，
·2022-12-27 22:18

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然计算成本高昂，
·2022-12-27 22:45

PyTorch深度学习4--反向传播算法

反向传播算法学习笔记与记录在看完B站刘二大人反向传播的视频课后，对梯度下降算法和深度学习的理解又增强了，在此再记录一下自己的理解首先在学习反向传播时，有几个概念需要知道反向传播算法只是能得到误差，而迭代求权重的最优值只能通过梯度下降算法反向传播算法分为两个步骤
37.6�·2022-12-27 10:20

人工神经网络原理与实践,人工神经网络实战教程

深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。
普通网友·2022-12-27 06:28

Backpropagation反向传播算法（BP算法）

1.Summary：Applythechainruletocomputethegradientofthelossfunctionwithrespecttotheinputs.----cs231n2.whatproblemstoslove?2.1introduction神经网络的本质是一个多层的复合函数，图：表达式为：上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值，它们就是深度学习需要学习的参数，也就
weixin_30707875·2022-12-26 22:46

深度学习笔记（三）：backpropagation反向传播算法python代码讲解

backpropation算法python代码实现讲解批量梯度更新backpropagation算法backpropagation算法步骤backpropation算法python代码实现讲解具体神经网络参见第一个笔记批量梯度更新classNetwork(object):...#参数，mini_batch:要批量更新的输入实例的集合;eta:学习率defupdate_mini_batch(self
放不完的风筝·2022-12-26 22:45

反向传播算法及其实现

理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数—背景去年看了《神经网络与深度学习
李奥去哪了·2022-12-26 22:12

反向传播算法的理论基础,神经网络反向传播算法

1、如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。
阳阳2013哈哈·2022-12-26 22:41

【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法！

首先介绍一下链式法则假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环BackPropagation（BP）正是基于链式法则的，接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数，y_1代表的是经过模型预测出来的，y_1=w1*x1+w2*x2，而y^1代表的是实际值，最后是预测值与实际值之间的误差，l_1=1/2*(y_1-y^1
风度78·2022-12-26 22:09

深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法

深度学习课程笔记（三）Backpropagation反向传播算法2017.10.06材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html
a1424262219·2022-12-26 22:36

Backpropagation 反向传播算法

当我们搭建好一个神经网络后，我们的目标都是：将网络的权值和偏置训练为一个好的值，这个值可以让我们的输入得到理想的输出。我们经常使用梯度下降算法（GradientDescent）来最小化损失函数，得到最好网络参数。当网络中参数较多时，为了高效的计算gradient，我们使用Backpropagation。Forwardpass，在前向传播中，我们可以得到每个神经元的输出z，以及z关于该层参数w的偏微
秀得水乱流·2022-12-26 22:33

GAN——Generative Adversarial Nets生成对抗网络总结

2.介绍Instruction鉴别器由于反向传播算法有很好的表现，成果很多生成器仍存在诸多限制难
午夜零时·2022-12-26 17:02

神经网络学习笔记（3）——梯度下降公式讲解与反向传播算法

结合上上两篇文章的叙述，这一篇文章主要讲解梯度的公式的推导，笔记来自于3B1B的视频，链接会放在最后。同样的，这一篇文章依旧没有代码。上篇文章中稍稍写漏了点东西，就是说在梯度下降过程中，步长是与该点的斜率有关，如果无关的话，那么如果步长太大，是不是就从坑中心滚过去了呀？比如这样：下面开始正文。每层只有一个神经元根据上篇文章的内容，梯度会有正有负，代表的意思就是这个点该如何移动。而每一项的相对大小告
野指针小李·2022-12-26 10:57

【读书笔记】周志华 机器学习 第五章 神经网络

第五章神经网络1神经元模型2感知机和多层网络3误差反向传播算法4局部极值点和鞍点5其他神经网络6参考文献1神经元模型在生物神经网络中，一个神经元A与其他神经元相连。
CQ小熊家·2022-12-25 12:31

《Python数据挖掘入门与实践》学习笔记1

第八章-用神经网络破解验证码在8.3.1反向传播算法一节中出现的一点有问题在这节中，需要对创建好的神经网络进行训练、预测并评估。得到预测值后，可以用scikit-learn计算F1值。
大筒木一乐·2022-12-25 04:35

深度学习：自编码器AutoEncoder

自编码器——AE自编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，借助稀疏编码的思想（将输入压缩成潜在空间表征），使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构输出。
Poppy679·2022-12-25 02:42

手推机器学习公式（一） —— BP 反向传播算法

方便起见，本文仅以三层的神经网络举例。f(⋅)：表示激励函数xi：表示输入层；yj：表示中间的隐层；yj=f(netj)netj=∑i=0nvijxiok：表示输出层，dk则表示期望输出；ok=f(netk)netk=∑j=0mwjkyjvij,wjk分别是连接输入层-隐层，隐层和输出层的权值矩阵；BP既然称为errorbackpropagation算法，我们首先来看error的一种常见定义：E=
五道口纳什·2022-12-24 20:52

TensorFlow入门（1）深度学习基础知识以及tf.keras

Dropout层Flatten层activation激活函数：relusigmoidTanhleakyrelu神经网络的拟合能力参数选择原则：梯度下降法——多层感知器的优化5、学习速率（人为规定的变化速率）7、反向传播算法
Kristen+U·2022-12-24 16:21

【DELM回归预测】基于matlab人工蜂群算法改进深度学习极限学习机数据回归预测【含Matlab源码 1885期】

它与常用的BP神经网络相比，ELM是对于权重和阈值随机的选取，而不像BP是通过反向传播算法调节各层之间的权
普通网友·2022-12-24 06:04

神经网络与深度学习笔记——梯度下降算法是什么？

第二章反向传播算法如何工作——反向传播算法原理。主要介绍了反向传播算法的工作原理。第三章改变神经网络的学习方法——代价函数，规范化，过拟合。主要介绍了不同的代价函数，以及规范化等对传统代价函数的改造。
刘爱然·2022-12-23 22:55

TensorFlow 梯度和自动微分

Lastupdated:2022-08-03,14:121.简介自动微分对训练神经网络所用的反向传播算法十分重要。下面介绍TensorFlow计算梯度的方法。
CrazyPhilo·2022-12-23 12:41

实验二 单隐层神经网络

二、实验内容与要求（1）掌握神经网络的基本原理，掌握并理解反向传播算法；（2）能够结合单层神经网络实现分类问题；（3）根据所提供的代码，完成基本的分类问题的代码；（4）能够正确输出结果三、实验过程及代码
书启秋枫·2022-12-23 11:25

反向传播与梯度下降的关系

CNN可以使用梯度下降，直接对各权重求偏导，而不使用反向传播算法，但计算量会非常大。反向传播是梯度下降中的一种较快的算法
hxxjxw·2022-12-23 09:33

R语言中最强的神经网络包RSNNS

neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉的RSNNS包则在这方面有了极
xiaoxixi1918·2022-12-22 23:16

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形
DecafTea·2022-12-22 18:31

梯度消失和梯度爆炸

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。
XJU…·2022-12-22 18:00

CH9 神经网络

单层神经网络（感知器）9.2.1感知器效果9.3两层神经网络（多层感知器）9.3.1激活函数9.3.2一个神经网络前向计算的例子（三层）9.3.3两层神经网络的训练9.3.3.1完整的两层神经网络训练实现9.3反向传播算法
Jin4869·2022-12-22 09:39

[深度学习初识 - 实操笔记] GAN生成式对抗网络-动漫人脸生成

即判别器获取输入图片（随机分布生成）和真实图片对比，利用反向传播算法使随机生成图片逼近真实图片。（2）生成网络第一次固定权重，按随机分布生成图片，放入判别器。生成的图片服从分布。
什么都一般的咸鱼·2022-12-22 08:09

模式识别和机器学习重点算法总结篇

文章目录1，反向传播算法训练步骤总结：1.1步骤：1.2影响网络性能的因素：1.3卷积神经网络权重计算2，Adaboost算法的设计思想和主要计算步骤：2.1设计思想：2.2计算步骤：3，k_means
程序媛JD·2022-12-21 18:00

【DELM回归预测】基于matlab粒子群算法改进深度学习极限学习机PSO-DELM数据回归预测【含Matlab源码 1884期】

它与常用的BP神经网络相比，ELM是对于权重和阈值随机的选取，而不像BP是通过反向传播算法调节各层之间的权
普通网友·2022-12-21 10:58

HBU_神经网络与深度学习 实验5 前馈神经网络：二分类任务

Sigmoid型函数(2)ReLU型函数二、基于前馈神经网络的二分类任务1.数据集构建2.模型构建(1)线性层算子(2)Logistic算子（激活函数）(3)层的串行组合3.损失函数4.模型优化(1)反向传播算法
ZodiAc7·2022-12-21 06:38

论文学习：BP神经网络

最近在学习LongShort-TermMemery(LSTM)[1]，文献中指出：通过递归反向传播算法学习在长时间间隔内存储信息需要花费很长的时间，这主要是由于不足、衰减的误差反向流造成的（Learningtostoreinformationoverextendedtimeintervalsviarecurrentbackpropagationtakesaverylongtime
Snowbowღ·2022-12-20 14:40

CNN主要结构

1.1卷积层卷积层主要是由一些卷积单元一起组成，并且为了优化该神经网络，还须使用反向传播算法。为了获得输入图片数据的一些特征，要对其进行卷积操作。一般来说，位于第一层的卷积层得到的特征都相对
你饿了嘛？？·2022-12-20 10:37

深度学习基础汇总

文章目录神经网络模型的发展历程前馈神经网络激活函数反向传播算法模型的训练数据归一化参数初始化损失函数模型优化数据增广/模型泛化卷积神经网络卷积核激活层和池化层循环神经网络RNNBPTT（随时间反向传播）
右边是我女神·2022-12-20 07:38

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

文章目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.总结心得体会参考链接6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT
凉堇·2022-12-20 02:52

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.参考：6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.取ϕ作为隐藏层的激活函数取
Stacey.933·2022-12-18 14:37

DNN和CNN的反向传播算法（全连接层、卷积层、池化层）

  本文章包含DNN和CNN反向传播算法的详细推导，特别是CNN的反向传播算法中对权重求偏导数的公式中补零和卷积核旋转的详细推导。  反向传播算法是用来计算神经网络（NN）的可训练参数的偏导数的算法。
Puppy_L·2022-12-18 09:28
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他